Editing 训练音乐大模型 (section)

== 计算成本估算（云计算 vs. 自建服务器） ==
在规划训练任务时，必须综合考虑'''直接计算成本'''和'''软成本'''（运维、人力）：

* '''云计算成本'''：主流云服务（AWS、GCP、Azure等）提供GPU/TPU实例租赁。例如AWS的p4d.24xlarge实例包含8卡A100，每小时费用约在$32美元上下（按按需计费） (NVIDIA H100 Compared to A100 for Training GPT Large Language ...)。也有更细粒度的按卡计费云，如一些GPU云平台提供A100约$2-$3每小时/H100约$4-$5每小时 (NVIDIA H100 Compared to A100 for Training GPT Large Language ...) (Choosing between NVIDIA H100 vs A100 - Performance and Costs ...)。以OpenAI Jukebox规模为例：256卡×3天= 256×72=18432 GPU小时，假设每卡每小时$2，则一次训练成本约'''3.7万美元'''。云端按需使用的优势在于'''弹性'''：可以在需要时启用大量算力，加快实验迭代，而在闲时不支付费用。对于短期项目或PoC，云成本可能比购置硬件更低。缺点是'''费用随着时间线性增长'''，长周期项目累计开销巨大。同时云资源紧张时可能抢不到高端GPU，且大量数据传输会产生额外费用。
* '''自建服务器成本'''：购置高性能服务器是一笔不小的资本开支。例如一台配置8×A100 80GB GPU的服务器价格在数十万美元量级（考虑GPU ~$10k/卡、CPU主板、电源和高速存储等) (NVIDIA H100 vs A100: GPU Titans Face Off)。初始投入高，但硬件寿命可达3-5年。如果研究计划需长期多次训练大模型，自建能够'''摊薄长期成本'''。并且自有设备可最大化利用（训练空闲时也可用于推理服务等），不受制于云端调度和网络费用。不过，自建需要技术团队维护，包括散热、电力、故障排除等运维工作。很多研究机构和大企业选择自建GPU集群，以支持持续的模型开发。
* '''混合模式'''：有些团队会采用本地小集群+云扩展相结合。例如日常开发和小规模实验在本地GPU上进行，大规模正式训练时租用云端上百GPU加速。这样可以权衡成本和效率。当云预算有限时，也可考虑采用'''云竞价实例'''或长期预留实例来降低单价，但需要应对中断或提早预定的问题。
* '''TPU使用'''：在Google云上，可以按小时租TPU v4 Pod（如每个TPU v4芯片每小时费用在$5-$8区间，Pod价格更高）。Google也提供学术资助计划提供TPU算力。TPU在性价比上对于特定模型可能优于GPU，但获取途径较有限。如果机构有DeepMind/Google合作，可以借力TPU，否则商业上GPU更普及。
* '''开发人力成本'''：计算成本不仅指硬件租赁/购置，也包括开发调优成本。如果预算吃紧，可以考虑训练'''较小模型'''或'''缩减迭代'''，但这可能牺牲效果。反过来，投入足够算力能加快实验进度，节省研究人员时间。决策者应在硬成本与软成本间平衡：例如花$1万云费用让模型训练提早完成两周，是否能为团队节省的人力和抢占市场机会带来更高价值。

'''成本案例'''：假设某企业计划训练一个音乐生成模型，需要约100,000 GPU小时。如果租用云GPU按$2/小时算，总计$20万。如果购置10台每台8卡的服务器，总硬件投入约$100-150万，但可以反复使用多年。因此，如果这是一次性项目，云计算更灵活；若长期项目，自建更划算。另外，需要考虑'''电力成本'''（运行GPU集群耗电显著，每GPU满载功耗300W+）和'''场地散热'''，这些在云模式下由服务商承担，在自建时则由企业自己承担。

综上，小型团队初期多倾向于云算力以低门槛启动，而大型公司/研究所倾向自建基础设施形成竞争壁垒。技术领导者需要根据项目周期和资源情况做出选择，并可能与财务部门合作制定详尽的成本模型。可行的话，也可以比较不同云厂商报价或寻找赞助合作来获取算力。